python怎麼讀csv文件

『壹』 python怎麼導入csv文件

python中有一個讀寫csv文件的包，直接import
csv即可。利用這個python包可以很方便對csv文件進行操作，一些簡單的用法如下。
讀文件
csv_reader
=
csv.reader(open('data.file',
encoding='utf-8'))
for
row
in
csv_reader:
print(row)

『貳』 python中怎樣讀取csv文件內容

和普通文件一樣讀取。csv中文件數據項有逗號劃分開。
12345infile = open("data.csv", 'r') for line in infile: data = line.rstrip().split(',') print(data)

『叄』 python怎麼讀取csv文件

csv文件就是用逗號分隔的文本文件，和文本文件的讀取方式相同。
如果csv文件都是數值，想要將其轉為列表，可採用如下程序實現：
# csv_file
f=open('abc.txt','r')
lines=f.readlines()
print(lines)
f.close()
list1=[]
for line in lines:
for i in line.split(','):
list1.append(int(i))
print(list1)

『肆』 python中怎麼讀取csv文件

Python讀取CSV文件方法如下：
如下是一個CVS文件
使用Python打開CSV可以直接使用open函數打開，然後使用reader函數讀取內容，實現代碼如下：
運行結果如下：
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『伍』 Python怎麼讀取csv文件指定列為dataframe

設置read_csv()的mangle_pe_cols參數為True
重復的列將被指定為「X」、「X.1」、「X.N」，而不是「X」…「X」。如果列中有重復的名稱，傳入False將導致數據被覆蓋。
建議多看文檔！
希望對您的問題有所幫助！

『陸』 請教PYTHON讀取CSV文件方法

#!/usr/bin/python
#-*-coding:UTF-8-*-

fromLogimportLoginfo
importcgi,os,csv,sys,re
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')

print"Content-Type:text/htmlcharset=utf-8
"

fileitem=''
defget_cgi_file():
''''''
globalfileitem,device_id,maxDeviceID,maxDriverID,channelid,ChannelDeviceType
form=cgi.FieldStorage()
#獲取文件名
fileitem=form['filename1']
#檢測文件是否上傳
iffileitem.filename:
#去掉文件路徑，獲取文件名稱
fn=os.path.basename(fileitem.filename)
open(global_var.uploadfile_path,'wb').write(fileitem.file.read())
#message='文件"'+fn+'"上傳成功！'
#printmessage
else:
message='沒有文件上傳！'
printmessage

defconvert_gbk2utf8():
data_list=[]
fd=open(global_var.uploadfile_path,'rb')
csvfd=csv.reader(fd)
forc1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10,c11,c12,c13,c14incsvfd:
c1_u=c1.decode('gb2312').encode('utf-8')
c2_u=c2.decode('gb2312').encode('utf-8')
c3_u=c3.decode('gb2312').encode('utf-8')
c4_u=c4.decode('gb2312').encode('utf-8')
c4_u=c4.decode('gb2312').encode('utf-8')
c5_u=c5.decode('gb2312').encode('utf-8')
c6_u=c6.decode('gb2312').encode('utf-8')
c7_u=c7.decode('gb2312').encode('utf-8')
c8_u=c8.decode('gb2312').encode('utf-8')
c9_u=c9.decode('gb2312').encode('utf-8')
c10_u=c10.decode('gb2312').encode('utf-8')
c11_u=c11.decode('gb2312').encode('utf-8')
c12_u=c12.decode('gb2312').encode('utf-8')
c13_u=c13.decode('gb2312').encode('utf-8')
c14_u=c14.decode('gb2312').encode('utf-8')
data_row_list=[c1_u,c2_u,c3_u,c4_u,c5_u,c6_u,c7_u,c8_u,c9_u,c10_u,c11_u,c12_u,c13_u,c14_u]
data_list.append(data_row_list)
fd.close()
#log.write_debug(data_list)
returndata_list

defanaly_csv_file(data_list):
forrownuminrange(len(data_list)):
ifrownum==0:
attrib=data_list[rownum]
else:
foriinrange(len(attrib)):
#這里循環取數據，依據是列名
ifattrib[i]=='你的列名':
printdata_list[rownum][i]

if__name__=='__main__':
log=Loginfo.Loginfo()
get_cgi_file()
try:
data_list=convert_gbk2utf8()
exceptExceptionase:
print("正在導入的表格列數不對，請檢查！")
deleteDevice()

刪了一些函數，這樣應該可以看得懂吧，c14_u是列，有多少列就多少個，這是轉換編碼。analy_csv_file(data_list)裡面對拿到的文件做處理

『柒』 python讀取csv文件的某一行

1.全部讀到成列表然後選取行（容易超時，亂碼等問題）
2.利用迭代工具，代碼如下：
from itertools import islice
with open('data.tsv', 'r') as f:
for line in islice(f, 1, None):
# process data
f.close()
修改islice函數中第2個參數n即可，表示讀到f文件對象的第n行

『捌』 Python如何讀取csv文件某一列的每一行數據，並判斷該數值是否滿足條件

讀取csv文件，用的是csv.reader()這個方法。返回結果是一個_csv.reader的對象，我們可以對這個對象進行遍歷，輸出每一行，某一行，或某一列。代碼如下：

『玖』 怎麼用python讀取csv數據

csv是我接觸的比較早的一種文件，比較好的是這種文件既能夠以電子表格的形式查看又能夠以文本的形式查看。最早接觸是在別人的Perl腳本中，或許是為了充分利用Perl的文本處理能力。不過，日常的生活工作中我用到的比較多的倒還是電子表格。

創建一個電子表格如下：

使用Mac中Numbers功能將其導出為csv文件，使用文本查看文件內容如下：

GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

index,name,comment,,,,

1,name_01,coment_01,,,,

2,name_02,coment_02,,,,

3,name_03,coment_03,,,,

4,name_04,coment_04,,,,

5,name_05,coment_05,,,,

6,name_06,coment_06,,,,

7,name_07,coment_07,,,,

8,name_08,coment_08,,,,

9,name_09,coment_09,,,,

10,name_10,coment_10,,,,

11,name_11,coment_11,,,,

12,name_12,coment_12,,,,

13,name_13,coment_13,,,,

14,name_14,coment_14,,,,

15,name_15,coment_15,,,,

16,name_16,coment_16,,,,

17,name_17,coment_17,,,,

18,name_18,coment_18,,,,

19,name_19,coment_19,,,,

20,name_20,coment_20,,,,

21,name_21,coment_21,,,,

換用pandas嘗試數據文件讀取如下：

In [1]:importpandasaspd

In [2]:ls

data.csv data.numbers

In [3]:data = pd.read_csv('data.csv')

In [4]:data

Out[4]:

index name comment Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6

0 1 name_01 coment_01 NaN NaN NaN NaN

1 2 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN

2 3 name_03 coment_03 NaN NaN NaN NaN

3 4 name_04 coment_04 NaN NaN NaN NaN

4 5 name_05 coment_05 NaN NaN NaN NaN

5 6 name_06 coment_06 NaN NaN NaN NaN

6 7 name_07 coment_07 NaN NaN NaN NaN

7 8 name_08 coment_08 NaN NaN NaN NaN

8 9 name_09 coment_09 NaN NaN NaN NaN

9 10 name_10 coment_10 NaN NaN NaN NaN

10 11 name_11 coment_11 NaN NaN NaN NaN

11 12 name_12 coment_12 NaN NaN NaN NaN

12 13 name_13 coment_13 NaN NaN NaN NaN

13 14 name_14 coment_14 NaN NaN NaN NaN

14 15 name_15 coment_15 NaN NaN NaN NaN

15 16 name_16 coment_16 NaN NaN NaN NaN

16 17 name_17 coment_17 NaN NaN NaN NaN

17 18 name_18 coment_18 NaN NaN NaN NaN

18 19 name_19 coment_19 NaN NaN NaN NaN

19 20 name_20 coment_20 NaN NaN NaN NaN

20 21 name_21 coment_21 NaN NaN NaN NaN

查看讀取出來的結果，看的出結果被處理成了pandas的DataFrame格式。

In [6]: type(data)

Out[6]:pandas.core.frame.DataFrame